基于小波變換的水下低照度圖像增強算法

何笑 王剛 賀歡

摘要：針對水下圖像對比度低，模糊等問題，提出了一種基于小波變換的水下圖像增強算法.首先對圖像進行小波變換，再利用引導濾波的邊緣保持特性處理低頻部分，對產生的基礎部分用限制對比度直方圖均衡，細節部分用高斯-拉普拉斯掩模增強;再將基礎部分與細節部分線性加權融合;三個高頻圖像分別進行歸一化處理;再將處理后的圖像進行小波逆變換，最后對重構圖像進行灰度拉伸可得到目標圖像。仿真實驗表明，無論從主觀還是客觀上，本文方法效果較好。

關鍵詞：小波變換;引導濾波;直方圖均衡;圖像融合

中圖分類號：TP394.41? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）23-0173-03

Abstract： Fuzzy for underwater image contrast is low， and other issues put forward a kind of underwater image enhancement algorithm based on wavelet transform. First of all to image wavelet transform， the edge of the recycling guide filtering keep features with the low-frequency part， based on the partial with limited histogram equalization， contrast details with gauss Laplace mask - enhancement; Then the basic part and the detail part are weighted linearly; Three high-frequency images were normalized respectively. Then the processed image is transformed by an inverse wavelet transform， and finally， the reconstructed image is stretched by grayscale to obtain the target image.

Key words： wavelet transform; guided filtering; histogram equalization; image fusion

海底獲取的圖像受到環境因素的影響，存在對比度低，模糊等問題。這使得對圖像中信息讀取和使用存在很大的難度，因此，對圖像質量提升的研究就顯得非常有意義。直方圖均衡，直方圖規定化，限制對比度直方圖均衡化，自適應直方圖均衡化等方法[1，2]能夠通過調節圖像灰度值的范圍分布，在一定程度上增強圖像的對比度和亮度，但是在局部依然存過度提亮、細節信息丟失的現象;還有同態濾波Retinex 算法[3]、非線性濾波Retinex 等[4-7]，這些經典的Retinex算法處理的圖像，質量、對比度、亮度都有一定的提高，但是仍沒能很好地解決圖像中的高對比度區域的照度進行估計時而出現較大誤差產生大量的光暈現象，導致圖像邊緣細節不清晰，影響圖像的最終質量。對此，提出了一種基于小波變換的圖像增強算法，該算法有效的保留了圖像的邊緣細節信息，并提高了圖像的質量。

1 圖像[Mallat]算法

從（1）（2）兩式看出，分解過程中用[h，g]這一對濾波器，重構過程中用另一對濾波器[h，g][8]。二維[Mallat]算法采用了可分離的濾波器設計，實質上是對圖像數據的行和列分別進行濾波運算，可得到4個子頻帶段。

2 算法實現

2.1低頻部分處理

經小波變換產生的低頻部分，包含了原始圖像的大部分信息，尤其影響著圖像的對比度。本文選取引導濾波[9]來處理。輸入低頻圖像[Imageinput]經引導濾波處理得到低頻的基礎圖像[Imagestructure]，規定輸入圖像與引導圖像相同，認為輸入圖像是一個二維函數，假設在一個二維窗口內該函數的輸出與輸入滿足線性關系：

2.1.1分層處理基礎圖像和細節圖像

為了提高圖像的對比度，使得圖像中的目標邊緣、紋理和其他信息的細節清晰可見，采用限制對比度直方圖均衡化和高斯-拉普拉斯掩模增強方法分別處理基礎圖像和細節圖像。限制對比度直方圖均衡化方法具有使全局直方圖均衡的密度梯度更加協調的特點，可以使局部直方圖均勻地適應圖像不同部分的密度梯度差異，改善基礎部分的局部對比度，從而增強圖像的細節：

式中[Imagestructure_C]表示限制對比度直方圖處理后的基礎圖像。細節圖像包含大量低對比度細節信息，整體亮度低，細節基本上存在于低亮度部分。而高斯-拉普拉斯掩模是高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化濾波器二者結合的方法，既能平滑噪聲又可以進行邊緣檢測，因此用該方法處理細節圖像：

2.1.2 融合基礎圖像和細節圖像

最終將處理后的基礎圖像和細節圖像線性加權融合后得到圖[Image-CL].

2.2高頻部分處理

高頻部分包含了許多細節信息，其灰度值的分布非常不均勻，將兩幅圖像的對應像素分別相除得到一幅新圖像的操作，可以將圖像的灰度直方圖進行有效的拉伸，增強圖像的對比度，使更多的細節信息凸顯出來，表達式如下：

3 實驗過程

本文方法的實驗平臺為MATLAB 2016a，實驗對象是大小為222*296的jpg格式的水下圖像，并進行了兩組實驗。

3.1實驗步驟如下：

1）對輸入圖像進行小波變換，得到低頻部分和高頻部分;

2）采用（3）～（7）式對低頻部分進行處理;

3）采用（8）式對高頻部分進行處理;

4）對處理后的低頻部分和高頻部分進行小波逆變換;

5）為適應人眼需要對重構圖像進行灰度拉伸，可得到目標圖像。

3.2實驗分析

實驗結果圖中，圖（a）是原始圖像，圖（b） 是自適應直方圖均衡化處理的圖像，圖（c）是本文方法所處理的圖像。

1）在第一組實驗中，自適應直方圖均衡算法處理的圖像與原始圖像相比整體亮度提高，也能看到很多細節信息，但是存在部分細節信息丟失，例如雕像的頭頂、右肩、左肩附近的圖案、潛水員的頭頂、潛水員身上的氧氣帶等很模糊，不利于人眼觀測;本文方法處理后的圖像，細節信息很豐富，例如潛水員和雕像的邊緣輪廓、雕像上的紋理和圖案、潛水員身上的背帶很清晰，非常利于人眼觀測;

2）在第二組實驗中，自適應直方圖均衡算法處理的圖像，潛水員身后的物體很模糊，左胳膊肘處的物體輪廓、雕像的額頭、雕像的上半身上的紋理不清晰;本文方法處理后的圖像，潛水員身后的物體、左胳膊肘處的物體輪廓、雕像的額頭、雕像的上半身上的紋理很清晰，非常利于人眼觀測。

為了避免主觀分析中所帶來的情感因素，并進一步說明所提算法的有效性，選取了圖像的信息熵進行客觀評價。信息熵表示圖像信息量的多少，信息熵越大，表明圖像質量越好。如表1、表2所示。

4 結論與展望

為了改善圖像的視覺效果，提出了一種基于小波變換的水下圖像增強算法，該算法在突出感知重要內容的邊緣信息時，抑制了高頻噪聲，為黑暗細節提供銳利的邊緣，同時使圖像的光照度均勻化，便于人眼觀測。從表中可以看到，所提算法處理的圖像，其信息熵要高于原始圖像和限制對比度直方圖均衡化處理的圖像的信息熵，可見該方法是行之有效的。但是觀測實驗結果圖可以發現，圖中人物和雕像的輪廓邊緣有一定的光暈現象，因此所提算法還需進一步改進。

參考文獻：

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[9] 李溫溫，劉富，姜守坤.基于引導濾波的指節紋圖像增強算法研究[J].吉林大學學報（信息科學版），2018，36（4）：409-413.

【通聯編輯：唐一東】